AIエージェント連携で限界を打破する、次世代データインフラの全貌

　生成AIの“次の潮流”として自律的にタスクを遂行するエージェント型AIへの期待が高まっている。その実用化においては、自律的に推論／計画／行動する複数のAIエージェントが協調するマルチエージェントシステムの構築が重要になる。そのためには、データインフラの再設計が欠かせない。

　これまでのAPIを中心とした同期的なワークフローでは、AIエージェントの数が増えるほど連携の複雑さが指数関数的に増大し、拡張性やリアルタイム性の面で限界を迎えてしまうからだ。そこで注目したいのがイベントストリームを介して非同期かつ疎結合に連携するイベント駆動型アーキテクチャ（EDA）である。各エージェントを独立して拡張／更新することで、システム全体のレジリエンスとスケーラビリティを劇的に向上させることが可能だ。

　本資料では、複数のAIを支えるデータ基盤のレファレンスモデルを解説するとともに、オーケストレーターワーカーをはじめとする代表的な4つの設計パターンを解説する。さらに、Webスクレイピングの自動化や業務の支援といった実環境での活用例も紹介する。